大数据考核

1. 如何利用大数据进行精细化管理

项目精细化管理之“细”是指细分对象、细分职能、细化具体工作、落实要细。
首先是要做到细分对象，这里实际上包罗万象。在工作上要细分起重、电焊、钢筋等不同的施工环节，不能混为一谈。其实和精通一个道理，只有把这些细化后，才能进行有的放矢的管理;在人的管理上要细分为业主、监理、员工、合作单位、竞争单位等，尤其是在倡导以人为本、合作双赢的今天，项目管理日趋复杂，每一个关系上的疏忽都可能给管理带来不利因素。所以要求管理者要有清晰的思路，就是要在对象细化上做到胸有成竹;
其次是细分职能，要求对口管理，明确各项工作的具体负责人，哪怕是扫地、端茶都需要落实到具体的人，只有这样才能忙而不乱、忙而不慌。当然，细分职能不是完全的分工，管理中最切忌的是各行其事，应该做到是分工不分家，齐心协力、团结一致。一个团队，职能细分，但管理是一个整体。没有完美的个人，只有完美的团队。再优秀的个人，离开集体、脱离团队，他都将一事无成;最后说细化到具体工作。实际上就是落实程序的问题，作为工程项目管理单位，具体工作不计其数，每一项管理都必须有一个程序。比如，项目年度计划要求在×月×日前浇筑混凝土，这个指令传到工程部，工程部在下达至施工项目部，项目部再将指令下达至下面的施工班组长，班组长则要不折不扣将指令传达到起重、测量、钢筋、电焊、模板等一系列人员中，并积极组织完成，而安全、后勤、技术则相应作好准备，整个工程项目相关的人员自然就会围绕一个共同目标行动起来。这样项目经理就可以有时间来对“精品”进行思考，对全局进行把握。不然，项目经理也纠缠在这些程序中，其管理显然不可能细化和程序化;
最后精细化管理中的“细”的落脚点是落实，也就是强调执行力。不管决策、指令多么正确，没有最终落实，只能是纸上谈兵、镜花水月。尤其是筹建处作为这种一线工程管理单位，落实显得尤为重要，每一项工作，安排布置后是否落实是关键。没有落实，自然就没有进展，更谈不上成绩了。所以，精细化中的“细”，细到如何落实，落实各项工作要细，是项目管理的一个重点。

2. 大数据包括哪些

大数据技术庞大复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存回储、NoSQL数据库答、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。
大数据主要技术组件：Hadoop、HBase、kafka、Hive、MongoDB、Redis、Spark 、Storm、Flink等。
大数据技术包括数据采集，数据管理，数据分析，数据可视化，数据安全等内容。数据的采集包括传感器采集，系统日志采集以及网络爬虫等。数据管理包括传统的数据库技术，nosql技术，以及对于针对大规模数据的大数据平台，例如hadoop，spark，storm等。数据分析的核心是机器学习，当然也包括深度学习和强化学习，以及自然语言处理，图与网络分析等。

3. 如何考察一个是否具有大数据的思维

所谓大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助客户决策更积极目的的资讯；维克托在《大数据时代》中指出，大数据时代的来临使人类第一次有机会和条件，在非常多的领域和非常深入的层次获得和使用全面数据、完整数据和系统数据，获取过去不可能获取的知识。大数据有三个不同于先前的理念——“关联思考、全体数据、混杂思维”，即大数据不拘泥因果思考而重视关联思考，它也不侧重随机个案而是注意全体数据，其思维也是看重混杂思维而不看重精准思维。当前对干部信息的收集和评价重样本、重来源、重精确度，渠道比较单一，信息量少，得出的结果往往不能全面的反映出一个干部的情况，导致干部“带病提拔”或是不胜任本职工作的情况偶有发生。个人认为，可以运用大数据理念和现代信息化手段，建立全方位考察考核干部的信息收集和评价使用体系，也就是因果思考与关联思考要并驾齐驱，对随机样本的关注与对全体数据的发现使用要统筹兼顾，既要习惯用精细思维也要习惯用混沌思维。如今不管是在学术界还是IT圈，人们一直都在讨论大数据，然而，大数据分析、大数据营销等等也才刚刚起步，为什么说大数据对我们很重要呢？企业组织利用相关数据和分析可以帮助它们降低成本、提高效率、开发新产品、做出更明智的业务决策等等。例如，通过结合大数据和高性能的分析，下面这些对企业有益的情况都可能会发生:及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。从大量客户中快速识别出金牌客户。使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。总之，大数据对企业精细运营起到的价值是非常巨大的，可以让企业在社交平台上的运营更加完善，尽量让企业能有一个理想的口碑，并对一些不良的言论做舆情监测等等，然后根据数据进行产品改进，并且利用大数据还能更好的驱动用户体验，促进企业运营目标朝着正确的方向前进，这都是大数据为企业带来的价值。最早提出大数据概念的学科是天文学和基因学，这两个学科从诞生之日起就依赖于基于海量数据的分析方法。大数据可以说是计算机和互联网结合的产物，计算机实现了数据的数字化;互联网实现了数据的网络化;两者结合才赋予了大数据生命力!随着互联网如同空气、水、电一样无处不在地渗透入我们的工作和生活，加上移动互联网、物联网、可穿戴联网设备的普及，新的数据正在以指数级别的加速度产生。据说目前世界上90%的数据是互联网出现以后迅速产生的。不过，抛开数据的海量化生产和存储这种表面现象，我们更加要关注的是由数据量变带来的质变，这种质变表现在以下3个方面：大数据时代带给我们的是一种全新的思维方式，思维方式的改变在下一代成为社会生产中流砥柱的时候就会带来产业的颠覆性变革!- 重视数据的复杂性，弱化精确性;- 关注数据的相关性，而非因果关系。历来的商业变革都是由思维方式的转变开始的，旧的经济体制和传统的商业理念面临新的商业思维逻辑的时候，如果大脑不能与时俱进，吸收并转变为顺应潮流的新思维，通过新思维重新组织企业组织的战略、结构、文化和各种策略，那么貌似强大的体魄反而变成了企业前进的累赘。这种新思维颠覆巨头的案例最先发生在信息技术的传统领域，然后渗透到传统的商业领域：黑莓(Blackberry)、摩托罗拉、诺基亚、柯达、雅虎。。。案例比比皆是!当然，这些企业的没落并不是因为没有数据思维，但他们都是被新互联网思维淘汰的昔日巨人。数据思维是最新的思想，其影响力还没有发展到导致巨头轰然倒塌。但是，如果不给予足够的重视，下一波没落王国的名单中，可能就会有你!大数据时代，我们需要更加全面的数据来提高分析(预测)的准确度，因此我们就需要更多廉价、便捷、自动的数据生产工具。除了我们在互联网虚拟世界使用浏览器、软件有意或者无意留下的各种个人信息数据之外，我们正在用手机、智能手表、智能手环、智能项链等各种可穿戴数码产品生产数据;我们家里的路由器、电视机、空调、冰箱、饮水机、吸尘器、智能玩具等也开始越来越智能并且具备了联网功能，这些家用电器在更好地服务我们的同时，也在生产大量的数据;甚至我们出去逛街，商户的路由器，运营商的WLAN和3G，无处不在的摄像头电子眼，百货大楼的自助屏幕，银行的ATM，加油站以及遍布各个便利店的刷卡机都在收集和生产数据。在互联网领域，我们喜欢说入口这个词，入口对应的直接意义是流量，而流量在互联网领域就意味着金钱，这种流量变现可能是广告，可能是游戏，也可能是电商。在大数据时代，入口这个词还有更深刻的意义，那就是数据生产的源头，用户通过某个APP或者硬件产品满足某种需求的同事，也会留下一系列相关的数据，这些数据的合理使用可以让拥有这部分数据的企业获得更大的商业利益!所以，在大数据时代，意识到数据也是资产的公司都已经开始在各个数据生产的源头进行布局，可能是一个解决刚兴需求的WEB网站，也可能是一个单纯的工具APP，还可能是一个可穿戴的数码产品!有了数据资产，就要通过分析来挖掘资产的价值，然后变现为用户价值、股东价值甚至社会价值。大数据分析的核心目的就是预测，在海量数据的基础上，通过机器学习相关的各种技术和数学建模来预测事情发生的可能性并采取相应措施。预测股价、预测机票价格、预测流感等等。预测事情发生的可能性继续往下延伸，就可以通过适当的干预，来引导事情向着期望的方向发展。比如亚马逊和所有的电商一样，都会基于对用户的喜好及消费能力分析来推荐商品，引导用户提高消费金额;Google等互联网巨头也会通过各种技术手段来试图向不同的用户展现不同的广告，并称之为精准营销，由此来提高点击率(公司收入);网游公司也会在运营工程中通过玩家行为数据的分析来及时调整游戏关卡及计费点等设计。

4. 大数据都体现在哪些方面

首先，对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销。其次，做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型。再者，面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。在快速发展的智能硬件时代，困扰应用开发者的一个重要问题就是如何在功率，覆盖范围，传输速率和成本之间找到那个微妙的平衡点。企业组织利用大数据和分析可以帮助它们降低成本，提高效率，开发新产品，做出更明智的业务决策等等。这也说明了大数据将会在越来越多的层面发挥着它的巨大价值。

5. 大数据的管理和使用包括哪些内容

技术模型控制、适应传统管理工作需求 新一代电子政务系统在得出了业务资源及关系模型和业务资源权限控制模型后，再结合机关单位办公实际，梳理传统管理工作需求，把机关单位的传统管理工作、规章制度通过技术模型的形式固定了。还有像传统的规章制度中对文件传阅控制、处理规定等，新一代电子政务系统就通过查询授权功能在技术上实现。提炼标准模型在创新的业务核心模型基础上，新一代电子政务系统建设为了保障业务核心模型的有效实现和规划，再提炼了业务标准模型。统一数据库结构设计 新一代电子政务系统通过数据标准规范，统一了各子系统的数据结构标准，从数据底层实现了标准统一，为各子系统之间的数据共享和数据整合提供了统一结构基础。统一系统和基础信息资源分类 新一代电子政务系统通过统一各业务及应用子系统之间的系统和基础信息资源分类，实现了信息资源支撑的统一，从而为各子系统之间的数据关联相互交换提供了统一数据基础。业务数据标准化保障了业务模型在数据层次的统一，确保了业务模型数据标准。统一主界面布局与统一应用层次 在业务数据标准统一基础上，为了确保业务核心模型在电子技术实现后的规范和方便应用，新一代电子政务系统又创新实现了系统布局和展示层的标准,还可以为应用层次划分标准，从而方便用户对系统的规范使用。制定设计模型创新了业务核心模型，提炼了业务标准后，新一代电子政务系统针对各种办公业务资源，从业务工作的实际出发，结合实践经验，又创新制定了基于业务核心模型基础上的业务设计模型，业务设计模型的创新又在于归纳可复用各业务功能模块上面。新一代电子政务系统中，业务设计模型的创新在于提炼可复用各业务功能模块。以往的电子政务建设，模块不清晰，系统建设杂乱无章，很多建设工作重复，这不仅仅耗费了大量资金，而且不利于系统的长远发展和推广应用。新一代电子政务系统从建设的实践中，从功能模块层提炼出了可复用的各业务功能模块，以方便系统的继续发展和建设

6. 大数据的考察维度有哪些

第一、描述思维
也就是要将一些的结构化的数据或者非结构化的数据都变为客观的标准，在大数据思维的过程中，涉及了很多人为的因素，这些也是可以进行数据分析的，举一个例子就是消费者行为的研究，消费者行为可以是定量的，也可以是不定量的，描述思维就要包含消费者行为的各个方面。这里举一个例子就是商场会对连入局域网的客户继续进行数据的采集，了解客户的消费情况以及分布的情况，消费者可以实现购物、用餐、休闲、娱乐一条龙的服务，并且也可以在很大的程度上提升用户的体验度。在一些大型的景区或者游乐场，大数据可以帮助景区进行更好的游客管理。
第二、相关性思维
就是对于数据之间相关性的研究，对于消费者行为或者用户行为的研究方面，这些行为在一定程度上，大大小小和其他不同的数据都是有内在的联系的，大数据分析的结果就可以更好的建立起数据预测的模型，可以用来预测消费者的偏好和行为，相关性的研究和纷纷也可以更好的支持预测思维，例如在现代物流行业，可以根据消费者的购买行为或者购买习惯，路线以及评价等预测下次的购买行为，现将一些货物进行分仓的存储，在消费者网络下订单之后，可以第一时间就配送到位，大大提升了用户的体验度。以及电商的一个重要的商品推荐功能，也是和大数据的相关性思维密不可分，我们在浏览页面或者是购物完成之后经常会受到类似的推荐功能，虽然说并不是百分之百都会购买，但是推荐还是有效果的。
第三、攻略思维
在大数据继续预测以及分析之后，企业可以根据大数据分析的结果进行营销策略的调整，这才是大数据营销的主要目的，从描述到预测，最后到攻略，这也是大数据思维的一个完整的过程。

7. 企业大数据处理需要注意的几个问题

对于企业来说抄，如果想袭更好利用大数据，首先要从物联网、互联网和传统信息系统三方面入手。
目前有大量的数据采集公司把Web系统作为重要的数据来源，在此基础上可以进行大量的价值化操作；传统信息系统往往与具体的行业有紧密的联系，不同企业往往都会有自己的信息系统，传统信息系统是利用大数据的基础，通过在传统信息系统上进行大数据改造往往是首先要完成的事情。
作为企业来说，一方面要根据自身业务的特点来搭建物联网系统，另一方面要注重行业整体数据的获取（来自于Web系统），最后结合自身信息系统的数据完成具体决策的制定。

8. 用“大数据”助跑公务员考核

用“大数据”助跑公务员考核_数据分析师考试

日前，济南市依托政务云平台资源建成公务员平时考核管理信息系统，并在济南海关、济南市发改委等6个单位进行试点。

作为公务员队伍建设的基本环节，公务员考核对于正确评价公务员的德才表现和工作实绩，促进勤政廉政，建设高素质执政骨干队伍，具有重要意义。此次，济南试点公务员网上平时考核管理信息系统，平时考核这一制度被搬到“云”上，将信息化技术充分运用到公务员考核管理中，不仅替代了繁杂的纸质工作，而且充分利用大数据处理、存储和查询功能，将碎片化的记录整合，使平时考核更加简捷、方便操作，高效实现考核工作的精细化、专业化和网络化管理，提高了平时考核工作效率，降低行政运行成本。

事实上，公务员考核是一项十分复杂的工作，内容广、范围大、辐射面宽，难免会出现一些具体问题。当前，有些地区的公务员考核指标体系不科学、针对性不强，考核内容空洞、抽象，造成工作中不好考核、不易考核，流于形式；有的考核机制单一，没有结合具体岗位和单位实际设置考核指标，重点难点工作不在关键指标中突出，造成考核指标千篇一律，缺乏科学性和可行性，影响考核的公正、客观和准确；有的平时考核不健全，没有将公务员平时表现纳入全年考核，只靠年终考核一锤定音，显然权威性不足。如此种种，很大程度上影响了公务员队伍的建设。

可喜的是，济南市依托政务云平台资源建成公务员平时考核管理信息系统，利用“云平台”完成公务员平时考核记录工作，帮助“记忆”，而且，系统开通授权后，平级处室、平级工作人员之间也能互看考评信息，领导也可以对基层普通公务员页面进行浏览、点赞，提出意见，改变了以往凭主观印象写评语、直接打分的做法。避免了“人情分”，不仅上下级沟通更加便捷，而且让公务员考核更加公平、公正、公开。通过横向对比，上下监督，督促工作人员完成工作计划，形成比学赶超的氛围。如此，进一步压缩公务员想“偷懒”、不作为、慢作为的空间，让“为官不为”无所遁形。

笔者认为，此次，济南市依托政务云平台资源建成公务员平时考核管理信息系统，用“大数据”助跑公务员考核，对完善让公务员考评“活”起来，充分利用现代信息化技术，变临时的考核工作为日常工作，细化参考要素，建立科学的公务员考核评价体系，促使公务员增强服务意识，提高行政能力，规范服务行为。

事实上，公务员网上考核搭上大数据的“东风”，让公务员考核走上信息化轨道，可谓是一大创新。但同时也要看到，考评结果出来了，绝对不能当“摆设”，流于形式。要建立落实机制，及时兑现考核结果，将考核结果运用于奖惩、培训、交流、晋升等公务员管理各环节中，并把考核结果与行政问责结合起来，肯定优点，指出不足，查漏补缺，有针对性地安排培训、轮岗和挂职锻炼，不断充电，给自己添能加油。通过客观、公平、公正的考核发现干才，淘汰庸才，改进工作方法，优化人员配置，提高工作效率，确保年富力强、德才兼备的公务员得到留用和提拔，不称职公务员得以降免或清退，引领风清气正的用人导向，保证公务员队伍的良性运转。

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9. 如何进行大数据分析及处理

探码科技大数据分析及处理过程

聚云化雨的处理方式

• 聚云：探码科技全面覆盖各类数据的处理应用。以数据为原料，通过网络数据采集、生产设备数据采集的方式将各种原始数据凝结成云，为客户打造强大的数据存储库；

• 化雨：利用模型算法和人工智能等技术对存储的数据进行计算整合让数据与算法产生质变反应化云为雨，让真正有价值的数据流动起来；

• 开渠引流，润物无声：将落下“雨水”汇合成数据湖泊，对数据进行标注与处理根据行业需求开渠引流，将一条一条的数据支流汇合集成数据应用中，为行业用户带来价值，做到春风化雨，润物无声。